Aktueller Stand

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Infektionen Schüler

Infektionen Schüler

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Infektionen Lehrkräfte

Infektionen Lehrkräfte

Zeitlicher Verlauf der Infektionen

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Inhaltlicher Verlauf

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Beschreibung

Diese Abbildung zeigt den zeitlichen Verlauf infizierter Schüler nach Kalenderwoche.

Quarantäne in Schulen

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Quarantäne von Schülern

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Quarantäne von Lehrkräften

Tabellen Bundesländer

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Schüler

Lehrkräfte

Germany (overall)

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Count of COVID-19 Infected pupils

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Baden-Württemberg

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Bayern

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Berlin

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Brandenburg

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Bremen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Hamburg

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Hessen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Niedersachsen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Mecklenburg-Vorpommern

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Nordrhein-Westfalen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Rheinland-Pfalz

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Saarland

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Sachsen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage infizierter Schüler

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Sachsen-Anhalt

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Schleswig-Holstein

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Thüringen

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Vorhersage infizierter Schüler

Vorhersage infizierter Lehrkräfte

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Vorhersage

Das Modell wurde auch als altersstrukturiertes Modell entwickelt. Es wird vom deterministischen SEIR-Modell (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) mit zusätzlichen Komartments von der stationären Intensivstation, Langzeit-COVID und Tod. Die Ansteckungsraten entsprechender Altersgruppen hängen von den sozialen Kontakten der POLYMOD-Studie ab. Das Modell ist an gemeldete Fälle von KMK und RKI angepasst (survstat). Die angepassten Parameter werden verwendet, um die Fallzahlen in Schulen vorherzusagen. Wir betrachten die gemeldeten Daten der letzten zwei Wochen als Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen. Die Prognosen werden in Fällen von Schülern und Lehrern/Lehrkräften angezeigt.

Impressum

Herausgeber

Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung GmbH (HZI)
Inhoffenstraße 7 | 38124 Braunschweig
Telefon: 0531 6181-0
Telefax: 0531 6181-2655
E-Mail:
Internet: https://www.helmholtz-hzi.de/

Rechtsform

Das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI) ist eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung (mbH). Das HZI ist Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren e.V.
Registernummer: HRB 477
Registergericht: Amtsgericht Braunschweig

Vertretungsberechtigte Personen

Prof. Dr. Dirk Heinz, Wissenschaftlicher Geschäftsführer
Silke Tannapfel, Administrative Geschäftsführerin
(Anschrift wie oben)

Umsatzsteuer-Identifikationsnummer gemäß § 27 a Umsatzsteuergesetz DE 114815244
Verantwortlich iSd. § 55 II RStV

Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung GmbH

Verantwortlich für journalistisch-redaktionelle Inhalte:

Susanne Thiele (Pressesprecherin)
Inhoffenstraße 7
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Telefon: 0531 6181- 0

Wissenschaftliche Redaktion

Dr. Stephan Glöckner, Wissenschaftler
Dr. Berit Lange, Projektleitung
Telefon: 0531 6181- 3100

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